Maximum Power – mit First Party Data das Optimum aus Kampagnen herausholen

Viele Marketer nutzen schon jetzt Erstanbieterdaten als Alternative, um ihre Inhalte zielgerichtet zu vermarkten. Doch meist wird noch nicht ihr gesamtes Potenzial ausgeschöpft. Mithilfe von Deep Learning lassen sich die Vorteile von First Party Data aber gezielt maximieren.

Ende des kommenden Jahres stellt Google Chrome laut eigenen Aussagen alle Drittanbieter-Cookies ab. Es ist für Marketer also höchste Zeit – falls noch nicht geschehen –, auf Alternativen zu setzen. First Party Data und ihre richtige Nutzung sind hier ein wichtiges Stichwort.  Doch um zu verstehen, wie Erstanbieterdaten effizient genutzt werden, müssen Marketer zunächst wissen, was die Cookie-Typen unterscheidet:  

Third vs. First Party Cookies

Alle Cookies, ob Erst- oder Drittanbietern, werden im Browser eines Benutzers gespeichert und sammeln Informationen über den User. Der Unterschied liegt in der Art ihrer Verwendung: Erstanbieter-Cookies werden von der Website erstellt und gespeichert, mit der ein User direkt interagiert. Sie verbessern das Surferlebnis, indem sie speziell für diese Website speichern, welche Inhalte und Einstellungen ein Benutzer vorgenommen hat. Dagegen werden Cookies von Drittanbietern von zuvor besuchten Websites erstellt und gespeichert.  Werbetreibende, Analyseanbieter oder Social-Media-Plattformen verwenden diese Daten, um das Surfverhalten eines Users auf mehreren Websites zu verfolgen und ihnen gezielte Werbeanzeigen auszuspielen. Third Party Cookies waren bislang ein wichtiges Werkzeug für Werbetreibende, um Informationen über ihre Zielgruppe zu sammeln und diese mit den richtigen Anzeigen zu erreichen. Fällt diese Option weg, müssen Erstanbieterdaten als Alternative dienen, um weiterhin personalisierte Kampagnen ausspielen zu können. Somit wird die Bedeutung von First-Party-Daten mit dem Verschwinden von Third Party Cookies deutlich zunehmen und ihr effektiver Einsatz gewinnt an Bedeutung.

Wie werden First Party Cookies eingesetzt?

Erstanbieter-Cookies sind bemerkenswert flexible Tools – lediglich die Domäne, der sie zugewiesen sind, schränkt sie ein. Bereits jetzt sind First-Party-Daten Grundlage vieler Kampagnen beispielsweise beim Retargeting oder Branding.  Werbetreibende können Erstanbieter-Cookies nutzen, um personalisierte Anzeigen auf einer bestimmten Website bereitzustellen, die gleichzeitig die Privatsphäre des Nutzers respektieren. Sie speichern Präferenzen wie Spracheinstellungen, Schriftgröße oder Artikel in einem Warenkorb und optimieren dadurch das Nutzererlebnis. Außerdem helfen sie dabei, den Anmeldestatus eines Users aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass dieser während des Besuchs auf der Website authentifiziert bleibt. Darüber hinaus tragen First Party Cookies zur Website-Analyse bei und ermöglichen es Websitebetreibern, das Verhalten der User zu verstehen, ihre Dienste zu verbessern, relevante Inhalte bereitzustellen und ihre Umsätze dadurch zu steigern. Erstanbieter-Daten sorgen für ein reibungsloses und benutzerfreundliches Surferlebnis auf einer bestimmten Website. Doch genau hier liegt die große Herausforderung für das Marketing, denn Marketer müssen nun einen Weg finden, wie sie personalisierte Werbung schalten können, ohne dass ihnen ein umfassendes auf Third-Party-Daten-basierendes Nutzerprofil zur Verfügung steht.

Deep Learning als Booster

Die Lösung ist Deep Learning, eine Unterkategorie des maschinellen Lernens. Die Technologie kann komplizierte First-Party-Datensätze analysieren und kategorisieren. Sie hilft so, die optimalen Benutzergruppen auszuwählen und maximiert dadurch den Wert von First-Party-Daten. Am effektivsten lassen sie sich nutzen, indem zunächst auf eine große Datenmenge zugegriffen wird und dann immer detailliertere Ergebnisse auf Grundlage erster Resultate generiert werden. Dies kann sehr herausfordernd sein – First-Party-Datenquellen sind aktuell fragmentiert, daher ist es für viele Unternehmen ist schwierig, sie zu verarbeiten. 

Hier kommt die Geheimwaffe ins Spiel: proprietäre Deep-Learning-Algorithmen. Diese können in bestehende Datenquellen integriert werden. Die Deep-Learning-Algorithmen verstehen komplizierte, unstrukturierte Datensätze und leiten nützliche Erkenntnisse ab, selbst wenn sich die Datenquellen in ihren Metadaten und Kennzeichnung erheblich unterscheiden. So ist es Marketern möglich, mehr Informationen aus ihren bestehenden Daten zu ziehen und diese für eine erfolgreiche und personalisierte Kampagne zu nutzen – ganz ohne Third Party Cookies.